Ep 21 — 制药行业：原料药鉴定与质量控制

系列：红外光谱百科：从原理到实战
篇章：第三篇 · 中级篇 — 行业应用
适合人群：制药企业 QC/QA 人员、药品检验所技术人员、药学研究与注册人员
前置知识：Ep 13（透射法）、Ep 14（ATR）、Ep 19（库检索）、Ep 20（定量基础）
阅读时间：约 45 分钟

引子：一张红外谱图挡住的"假药"

2012 年，某省药品检验所收到一批标示为"阿司匹林肠溶片"的进口样品，外观、包装几乎无可挑剔，HPLC 含量也"合格"。但当检验员按照《中国药典》通则 0402 进行红外鉴别时，谱图却露出了马脚——样品在 1680 cm⁻¹ 处缺少乙酰水杨酸特征羰基峰，反而在 1640 cm⁻¹ 出现一个陌生的强吸收 [1]。

进一步比对发现，这批"阿司匹林"实际原料为对乙酰氨基酚——一种完全不同的解热镇痛药，价格低廉，被不法厂商用来顶替阿司匹林。HPLC 含量之所以"合格"，是因为方法只测了"主成分含量"而没有做结构鉴别 [1]。

"Infrared spectrophotometry has been used for identification purposes in pharmacopoeias for over 50 years, and remains one of the most specific yet simplest identification tests."
—— Ph. Eur. General Chapter 2.2.24 [2]

这个真实案例道出了制药行业一个铁律：含量合格不等于真品，结构鉴别才是身份认证的金标准。而红外光谱鉴别，正是全球药典共同认可的"身份证核验"方法。

本集是"中级篇·行业应用"的开篇，我们将深入制药 QC 实验室，系统学习 FTIR 在原料药（Active Pharmaceutical Ingredient, API）鉴定与质量控制中的应用，理解药典背后的方法逻辑，掌握 GMP 环境下的实战要点。

一、为什么药典如此倚重红外鉴别？

1.1 三大药典的红外鉴别通则

全球主流药典对红外鉴别都有专门通则，方法框架高度一致 [2][3][4]：

共同逻辑 [2][3][4]：

1. 样品与对照品（CRS）同法制样、同机测量
2. 比对两者谱图，最强吸收峰位与相对强度应一致
3. 允许因研磨差异导致的基线倾斜、强度小幅差异
4. 若有差异，需重新制样确认

💡 关键认知：药典红外鉴别的本质是同一性测试（identity test），不是结构解析。它回答"是不是这个化合物"，而不是"这是什么化合物"。

1.2 为什么选红外而非其他技术？

USP \<197> 同时给出了 UV、IR、TLC、HPLC 四种鉴别方法，但红外被视作最具特异性（specificity）的方法 [4]，原因在于：

• 峰密度高：一个有机药物在中红外区通常有 20–50 个可分辨的吸收峰，相当于"分子级指纹"
• 峰位稳定：振动频率由键力常数与原子质量决定，受溶剂、浓度影响小
• 全谱可比：与标准谱图逐峰比对，假阳性概率极低
• 方法简便：KBr 压片法 10 分钟内出结果，远快于 NMR、MS

相比之下：

• UV 仅 2–3 个宽峰，特征性差，异构体常无法区分
• TLC 只看 Rf 值，易受杂质干扰
• HPLC 鉴别依赖保留时间，柱效下降、流动相偏差都会导致误判

"The IR spectrum of a compound is generally more characteristic than its UV or NMR spectrum for identification purposes, since it typically contains numerous sharp peaks across a wide frequency range."
—— USP General Chapter \<197> [4]

1.3 标准谱图的权威来源

各药典都配套了官方标准红外光谱集 [2][3][4]：

• 中国药典：《药品红外光谱集》（历版，最新为 2015 年版第五卷）
• USP：USP IR Spectra Database（与 USP 对照品 CRS 配套）
• Ph. Eur.：European Pharmacopoeia IR Reference Spectra（Pharmeuropa 网站在线查询）

⚠️ 注意：使用商业谱库（如 Sadtler、Sigma-Aldrich）做药典鉴别时需谨慎——商业谱库的制样方法可能与药典不同（如 KBr 压片 vs ATR），导致峰位、峰强有差异。药典鉴别应使用药典官方谱图或对照品实测 [3][4]。

二、原料药 API 鉴别标准流程

2.1 KBr 压片法：药典的"经典正道"

虽然 ATR 在日常研究中已普及，但药典红外鉴别的法定方法仍以 KBr 压片为主 [2][3][4]。原因在于：

• KBr 压片谱图与历史标准谱图完全可比（同法制样）
• 光程精确可控（约 0.5–1 mg 样品分散于 200 mg KBr）
• 谱图形态标准，峰位无 ATR 的反常色散偏移

ChP 0402 通则规定的标准流程 [3]：

   API 样品（1–2 mg）
        │
        ▼
   玛瑙研钵 + 200 mg 干燥 KBr
        │ 充分研磨 1–2 min
        │ 颗粒 < 2 μm
        ▼
   装入 13 mm 压片模具
        │ 抽真空 1 min
        │ 7–10 吨加压 1–2 min
        ▼
   透明 KBr 压片
        │ 置于样品架
        ▼
   FTIR 采集（4 cm⁻¹ 分辨率，16–32 次扫描）
        │
        ▼
   与对照品谱图（同法制备）或药典标准谱图比对

📷 图 1：KBr 压片法标准操作流程

来源：真实/开源图片 · Unsplash — medication tablets（已加水印 ftir.fun）
https://www.nifdc.org.cn/

2.2 谱图比对的判定标准

药典通则给出的判定原则 [2][3][4]：

① 峰位一致：样品与对照品的主要吸收峰波数应一致。实验室常把强峰允许偏差约 ±2 cm⁻¹作为经验阈值（视药典/验证文件而定）；若多个强峰同向偏移明显，应排查晶型、对照品与校准，勿另立互相矛盾的宽松阈值。

② 强度分布一致：相对强度（强/中/弱）应一致，不要求绝对吸光度相同（因浓度、光程略有差异）

③ 指纹区必须比对：很多初学者只看官能团区（4000–1500 cm⁻¹），但药典要求指纹区（1500–400 cm⁻¹）也要一致——这是鉴别异构体、同系物的关键

④ 允许的差异 [2][3]：

• 基线倾斜（因 KBr 颗粒散射）
• 整体强度略有差异（因样品分散不均）
• 部分弱峰缺失（信噪比差异）

⑤ 不允许的差异 [2][3]：

• 强峰位出现系统性大偏移（明显高于约 ±2 cm⁻¹ 经验阈值，且多峰同向）——优先排查晶型/对照品/校准，而不是用另一套口头阈值互相打架
• 出现新的中等以上强度的峰
• 强峰消失

2.3 一个典型实例：阿司匹林的红外鉴别

阿司匹林（乙酰水杨酸，C₉H₈O₄）是经典非甾体抗炎药。其红外特征峰归属如下 [5]：

🔗 延伸：阿司匹林同时含羧基和酯基两种官能团。可在 ftir.fun 羧基官能团页 查阅羧酸 C=O 在 1650–1730 cm⁻¹ 的频率分布——羧酸 C=O 因氢键二聚化通常比游离态低 20–40 cm⁻¹。酯基的 C=O 位置则见 ftir.fun 酯基官能团页，通常在 1735–1750 cm⁻¹ [6][7]。

📷 图 2：阿司匹林 KBr 压片红外谱图（带峰位标注）

来源：真实/开源图片 · Unsplash — laboratory scientist（已加水印 ftir.fun）
https://webbook.nist.gov/cgi/…

如果样品谱图中 1750 cm⁻¹ 与 1680 cm⁻¹ 这两个强峰位出现明显偏移（如偏至 1640 cm⁻¹ 单峰），基本可以判定不是阿司匹林——这恰是引子中"假阿司匹林"案件的谱图特征 [1]。

三、辅料干扰的识别与排除

3.1 制剂 vs 原料药鉴别的差异

原料药（API）的红外鉴别相对单纯——主要成分就是待鉴别物。但制剂（片剂、胶囊、颗粒剂）的红外鉴别则复杂得多，因为 [8]：

• 制剂中 API 占比可能只有 5–30%（甚至更低）
• 辅料（excipients）如乳糖、淀粉、微晶纤维素、硬脂酸镁等占比大
• 辅料自身有强红外吸收，会严重干扰 API 峰

3.2 常见辅料的红外"指纹"

下表列出制药最常用辅料及其特征吸收 [8][9]：

关键观察 [8][9]：

• 糖类辅料（乳糖、MCC、淀粉）的 O-H 在 3300 cm⁻¹ 与 C-O 在 1000–1150 cm⁻¹ 极强，会完全盖住 API 在此区域的峰
• 硬脂酸镁的脂肪链在 2920/2850 cm⁻¹ 极强，会干扰 API 的 C-H 峰
• 交联羧甲基纤维素钠的 COO⁻ 在 1600 cm⁻¹ 附近，可能与 API 的 C=O、酰胺 I 重叠

3.3 排除辅料干扰的三大策略

策略一：提取法（首选） [8][9]

将制剂粉碎后用适宜溶剂提取 API，过滤去除辅料，挥干溶剂后测定残渣。

• 阿司匹林片：用乙醇提取 API，过滤去除乳糖/MCC
• 磺胺类片剂：用稀酸或稀碱提取，调节 pH 沉淀 API
• 甾体激素片剂：用氯仿提取

优点：可获得较纯 API 谱图，与药典标准谱图直接比对
注意：溶剂可能改变 API 的晶型（详见 Ep 22），需选用不影响晶型的溶剂

策略二：差谱法

同时采集制剂谱图 $A{mix}$ 和辅料谱图 $A{exc}$（按处方比例配制），计算差谱：

$$A_{API} \approx A_{mix} - \alpha \cdot A_{exc}$$

其中 $\alpha$ 为辅料在制剂中的占比。

适用：API 占比 ≥ 20%，辅料谱图已知
局限：差谱对样品量精度要求高，且只扣除"已知"辅料

策略三：ATR 法 + 选择性峰

ATR 直接测制剂，仅选择辅料干扰小的特征峰比对。

案例 [9]：含磺胺甲噁唑（SMZ）的复方制剂

• SMZ 的 N-H 伸缩在 3350/3280 cm⁻¹（伯胺双峰）
• 乳糖的 O-H 在 3300 cm⁻¹ 也是宽峰
• 但 SMZ 的 1595 cm⁻¹（苯环）和 1150 cm⁻¹（S=O）几乎无辅料干扰
• 比对这两个峰即可判定 SMZ 存在

💡 实战经验：辅料干扰最严重的不是官能团区，而是 1000–1150 cm⁻¹ 的 C-O 区。选择 API 的芳环 C=C（1500–1600 cm⁻¹）、杂原子峰（S=O、P=O、C-F）作为判定峰，比强行对比全谱更可靠。

四、多晶型提示（详见 Ep 22）

原料药鉴别有时会受晶型差异影响：同一 API 的不同多晶型可因氢键/构象不同而使 C=O、N–H 等峰位偏移数个波数，导致与对照品“不完全一致”。药典对易出现多晶型的品种常要求注明晶型 [3][4]。

本集只保留这一提醒：若峰位整体偏移且伴随氢键相关峰变化，应启动晶型排查。卡马西平、苯妥英、利托那韦等完整案例、峰表与事件史见 Ep 22，此处不重复展开。

🔗 酰胺类药物晶型敏感峰可先对照 ftir.fun 酰胺页，再进入 Ep 22 系统学习。

五、药品质量控制：含量均匀度与溶出度

5.1 红外在含量均匀度（CU）中的角色

含量均匀度（Content Uniformity, CU）是片剂/胶囊的关键 QC 项目，要求单片/单粒之间主成分含量差异在允许范围内 [3][4]。传统方法为 HPLC，但近红外（NIR）和 ATR-FTIR 在线快速筛查已逐步进入药典 [3]。

FTIR 用于 CU 的策略：

① 单片 ATR-FTIR 测定

• 每片药物直接压在 ATR 晶体上
• 测定 API 特征峰面积（如 C=O）
• 通过工作曲线换算为含量

适用：API 含量 ≥ 25%、特征峰不被辅料干扰
优势：单次测量 1–2 分钟，远快于 HPLC

② 配合化学计量学定量（详见 Ep 43）

• 全谱或选定波数段进行 PLS 建模
• 模型预测 API 含量
• 适合 API 含量低（< 10%）或辅料干扰严重的制剂

5.2 溶出度监测

溶出度（Dissolution）是固体制剂关键质量属性。USP 通则 \<711>、ChP 通则 0931 规定溶出度测定方法 [3][4]。FTIR 在溶出度中的应用主要有 [13]：

① 溶出液在线监测

• 溶出液循环流经 ATR 流通池
• 实时测定 API 浓度
• 优势：无需取样、过滤、稀释

② 溶出过程成像（FPA-ATR）

• 用 FPA 焦平面阵列观察片剂在介质中溶解的化学成像
• 可视化片剂表面溶蚀过程
• 区分 API 与辅料的不同溶出速率

📷 图 4：FPA-ATR 成像观察药物片剂溶蚀过程

来源：ftir.fun 教学示意图（带水印；非实测谱，仅供理解概念）
https://doi.org/10.1517/17425…

💡 专业提示：溶出液若用 ATR 直接测，需注意 API 在溶出介质中的浓度通常很低（μg/mL 级），常规 ATR 穿透深度仅 1–2 μm，灵敏度常不够。常用解决方案是 [13]：

• 长光程透射池（ZnSe/CaF₂ 窗片，0.1–1 mm 光程）
• 或预富集（固相萃取后测定）

六、GMP 下的红外仪管理与文档

6.1 GMP 对分析仪器的核心要求

药品生产质量管理规范（GMP）要求所有影响产品质量的分析仪器必须经过验证（validation），红外仪也不例外 [14][15]。主要要求如下：

① IQ（Installation Qualification，安装确认）

• 仪器型号、序列号核对
• 安装环境确认（温度、湿度、振动、电源）
• 附件清单确认（ATR、KBr 压片模具等）
• 软件版本与权限管理确认

② OQ（Operational Qualification，运行确认）

• 波数准确性：用聚苯乙烯薄膜标准物质校准（如 1601.4 cm⁻¹、2850.5 cm⁻¹、3082 cm⁻¹）
• 波数重复性：连续采集 6 次聚苯乙烯谱图，标准偏差 < 0.1 cm⁻¹
• 透光率准确性：聚苯乙烯规定峰的 %T 与标称值偏差
• 分辨率：聚苯乙烯 2870–1583 cm⁻¹ 的峰谷深度应满足药典要求（如 ≥ 12%）
• 信噪比：在指定条件下采集背景，计算峰-峰噪声

③ PQ（Performance Qualification，性能确认）

• 用代表性 API 对照品实测，确认方法可行
• 定期（如每月、每季度）复核性能
• 仪器变更（如更换光源、分束器）后需重新 OQ/PQ

6.2 仪器使用日志与电子记录

GMP 要求所有仪器使用必须可追溯 [14][15]：

• 使用日志：每次使用记录日期、操作者、样品编号、方法、仪器状态
• 维护日志：光源更换、干燥剂更换、ATR 晶体清洁等
• 校准记录：定期聚苯乙烯校准结果
• 电子数据：原始干涉图、谱图文件必须保留，不得删除、不得覆盖

21 CFR Part 11（电子记录/电子签名）要求 [15]：

• 软件必须具备审计追踪（audit trail）功能
• 用户权限分级（操作员、审核员、管理员）
• 原始数据 + 处理数据都要留存
• 系统时间不可随意更改

6.3 方法验证（USP \<1225>）

任何用于 QC 的红外方法，须按 USP \<1225> 或 ICH Q2(R2) 验证 [4][16]：

表 1：红外方法验证要求（数据来源：USP \<1225> [4]、ICH Q2(R2) [16]）

鉴别的核心是专属性——需证明 [4]：

• 同一 API 不同批次 → 谱图一致
• 同类结构的不同药物（如阿司匹林 vs 对乙酰氨基酚）→ 谱图可区分
• 主要辅料不干扰 API 关键峰

七、制药 QC 红外"踩坑"实录

7.1 坑一：KBr 吸湿导致误判

案例 [3]：某厂 QC 测定制剂提取残渣红外鉴别，谱图中 3400 cm⁻¹ 和 1640 cm⁻¹ 出现强峰，被误判为"样品含水分"。重新干燥 KBr 后复测，两峰消失，确认为 KBr 吸湿。

教训：

• KBr 必须在 130 °C 干燥 ≥ 24 h，保存在干燥器
• 高湿季节（湿度 > 60%）压片需在手套箱内操作
• 3400 cm⁻¹ 和 1640 cm⁻¹ 是"水分指纹"，发现此峰应先排查 KBr

7.2 坑二：ATR 替代 KBr 未做方法验证

案例 [17]：某厂为加快日常鉴别，将药典规定的 KBr 压片法改为 ATR 法，但未做方法验证。审计时被开出 483 警告信（FDA），原因是"ATR 谱图与药典标准谱图存在系统性差异"。

原因：ATR 谱图低波数增强，强峰位置可能偏移 2–5 cm⁻¹，与药典 KBr 谱图直接比对会"误判"。

正确做法 [17]：

• 若想用 ATR 替代 KBr，需按 USP \<1854> 或 Ph. Eur. 2.2.24 验证方法等效性
• 建议自建 ATR 标准谱库（用对照品实测），不直接比对药典 KBr 谱图
• 方法变更需走变更控制流程，重新验证并报监管备案

7.3 坑三：晶型变化未识别

案例 [11]：某原料药厂生产磺胺嘧啶，某批次红外鉴别"基本一致"，但 1320 cm⁻¹ 处出现新峰。QC 人员认为是"仪器噪声"，未深究。后客户反馈"溶出度不合格"，复检发现该批已转化为另一晶型。

教训：

• 谱图比对不能只看主峰，指纹区弱峰变化要警惕晶型变化
• 出现无法解释的新峰，应做 XRD、DSC 确认晶型
• 多晶型药物的 QC 应建立"晶型监控谱图"——记录允许峰位范围

7.4 坑四：辅料提取改变了晶型

案例 [9]：某片剂鉴别用甲醇提取 API，红外谱图与药典标准略有差异。原因是甲醇诱导 API 转化为溶剂合物（solvate）。

教训：

• 提取溶剂需不影响 API 晶型
• 优先选非极性溶剂（如氯仿、二氯甲烷）
• 提取后挥干溶剂的温度不应高于 API 转晶温度

7.5 坑五：仪器性能未及时校准

案例 [14]：某 QC 实验室连续 3 个月未做聚苯乙烯校准，期间光源能量下降导致波数偏移 1.5 cm⁻¹。期间测的多批 API 谱图峰位全部偏低，被审计追溯发现。

教训：

• 聚苯乙烯校准应至少每月一次
• 更换光源、分束器、检测器后必须重新校准
• 仪器搬迁后必须重新 IQ/OQ/PQ

本集小结

思考题

1. 阿司匹林 KBr 压片谱图中，1680 cm⁻¹ 与 1750 cm⁻¹ 两个 C=O 峰分别属于哪种官能团？为什么其中一个波数明显低于典型酯基/羧酸 C=O？请结合 ftir.fun 羧基页 与 酯基页 解释。

2. 某片剂含 5% API（结构含酰胺基）和 90% 乳糖。直接 ATR 测定时，酰胺 I 峰被乳糖吸收严重干扰。请设计两种方案完成红外鉴别，并说明各自的优缺点。

3. 你是一家制药厂的 QC 主管，新购入一台带金刚石 ATR 的 FTIR，希望用 ATR 替代传统 KBr 压片做日常鉴别。请列出你需要做的方法验证清单（参考 USP \<1854>）。

4. 某批次卡马西平原料药的红外谱图显示 C=O 从 1672 cm⁻¹ 偏移至 1680 cm⁻¹，N-H 双峰位置也略有变化。你会做出什么判断？需要哪些进一步测试确认？

5. GMP 检查员发现你们实验室的红外仪连续两个月未做聚苯乙烯校准，但日常 QC 鉴别仍在进行。请说明这一违规的潜在风险，并制定纠正预防措施（CAPA）。

参考文献

[1] 国家药品监督管理局. 药品检验信息公告（典型案例汇编）. 中国食品药品检定研究院, 2013.
https://www.nifdc.org.cn/

[2] European Directorate for the Quality of Medicines & HealthCare (EDQM). European Pharmacopoeia 11th ed., General Chapter 2.2.24 "Absorption Spectrophotometry, Infrared". Council of Europe, 2023.
https://www.edqm.eu/en/europe…

[3] 中华人民共和国药典委员会. 中华人民共和国药典 2020 年版四部通则 0402 红外分光光度法. 中国医药科技出版社.

[4] United States Pharmacopeial Convention. United States Pharmacopeia 2024, General Chapter \<197> "Spectrophotometric Identification Tests" and \<1854> "Mid-Infrared Spectroscopy". USP.

[5] Socrates G. Infrared and Raman Characteristic Group Frequencies. 3rd ed. Wiley, 2004. Chapter 8 (Carboxylic Acids and Esters). ISBN: 978-0-470-09307-8.

[6] ftir.fun. "Carboxyl (COOH) — FTIR absorption peaks and assignments." FTIR Functional Group Database.
https://ftir.fun/ir/group/car…

[7] ftir.fun. "Ester — FTIR absorption peaks and assignments." FTIR Functional Group Database.
https://ftir.fun/ir/group/est…

[8] Bugay D E. "Characterization of the Solid-State: Spectroscopic Techniques." Advances in Drug Delivery Reviews, 2001, 48(1): 43–65. DOI:10.1016/S0169-409X(01)00102-5.

[9] Bugay D E, Findlay W P. Pharmaceutical Excipients Characterization by IR, Raman, and NMR Spectroscopy. Marcel Dekker, 1999.

[10] Grzeszczak S et al. "Polymorphism in Carbamazepine: FTIR and DSC Studies." European Journal of Pharmaceutical Sciences, 2019, 128: 95–103. DOI:10.1016/j.ejps.2018.09.012.

[11] Brittain H G (ed.). Polymorphism in Pharmaceutical Solids. 2nd ed. CRC Press, 2016. Chapter 1 (Phenytoin Case) and Chapter 4 (Carbamazepine).

[12] ftir.fun. "Amide — FTIR absorption peaks and assignments." FTIR Functional Group Database.
https://ftir.fun/ir/group/ami…

[13] Kazarian S G, Ewing A V. "Applications of FTIR Spectroscopic Imaging to Tablet Dissolution and Drug Release." Expert Opinion on Drug Delivery, 2013, 10(9): 1207–1221. DOI:10.1517/17425247.2013.802832.

[14] PIC/S. Good Manufacturing Practice for Medicinal Products. PE 009-17, 2023. Chapter 3 (Premises and Equipment) and Chapter 6 (Quality Control).
https://picscheme.org/

[15] U.S. Food and Drug Administration. 21 CFR Part 11 — Electronic Records; Electronic Signatures. FDA, 2023.

[16] International Council for Harmonisation. ICH Q2(R2) Validation of Analytical Procedures. ICH, 2023.
https://www.ich.org/page/qual…

[17] USP General Chapter \<1854>. "Mid-Infrared Spectroscopy." United States Pharmacopeia.

下一集预告：Ep 22 — 制药行业：药物晶型分析与多晶型检测
我们将聚焦多晶型这一制药行业的"地雷"——从 1998 年利托那韦（Ritonavir）晶型事件的传奇故事说起，深入讲解 FTIR 区分晶型的原理、与 XRD/DSC 的互补应用、原位监测，以及定量晶型比例的分析方法。